文章目录前言一、总概二、代码解读1.self.forward方法2.ResNet类与其__init__()3.self._make_stem_layer方法4.self.make_res_layer方法4.1 ResLayer类4.2 `__init__` 中 self.res_layers总结 前言mmdetection/mmdet/models/backbones/resnet.py中的Re
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2024-02-23 12:30:05
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Deep Residual Learning for Image Recognition原论文名字 ResNet34层模型的结构简图： 图中有连接线的结构是残差结构，最后通过一个平均下采样操作和一个全连接层得到最终的输出。网络中的亮点：1.超深的网络结构（突破1000层） 从下图可以看出单纯的堆叠卷积层和最大池化下采样层去堆叠网络并不是层度越深效果越好 原作者提出了两个问题： 1.1随着网络的层
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2024-04-02 06:23:35
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主要贡献：网络变深以后的梯度消失，梯度爆炸问题，这个问题被BN解决。网络退化问题，并不是过拟合，而是在增加更多的层后导致的训练误差。如relu函数，低维度的特征通过relu后，会有一部分被毁掉，因为维度越低分布到relu激活带的可能性就越小。那么在反向传播的时候就会出现梯度消失，那么神经元的权重就无法更新，导致特征退化。那么理想解决办法就是对冗余数据使用relu，对不含冗余信息的使用线性激活。对现
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2024-03-18 23:41:34
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这是Du Tran在Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks之后发表的续篇，相当于C3D的第二个版本，C3D-resnet.我个人觉得这篇文章除了主要探讨C3D-resnet以外，更重要的是对CNN卷积结构在时空特征表现上的一个深入探讨。大部分工作还是基于UCF-101，而且从头训练，很利于在硬件条件有限的情况下
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNet模型算法详解 文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNet模型算法详解前言ResNet讲解Deep residual learning framework(深度残差学习框架)残差结构(Residuals)ResNet模型结构ResNet Pytorch代码完整代码总结 前言ResNet是微软研究院的He, Kaim
自用方便日后回顾，有问题可以去原博客中向作者提问，侵权即删。总结对比下L1 损失函数，L2 损失函数以及SmoothL1损失函数的优缺点。均方误差MSE (L2Loss)均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值f(x) 与真实样本值y 之间差值平方的平均值，其公式如下 其中，yi和f(xi)分别表示第i个样本的真实值及其对应的预测值，n为样
数据结构二 文章目录数据结构二trie树例题1：trie字符串统计例题2:最大异或对并查集例题1：合并集合例题2：连通块中点的数量例题3. 食物链**堆例题1：堆排序例题2 模拟堆 trie树类似于数据结构中的树，但不是二叉树，一个节点可以有多于两个的子节点 其完成功能主要是存储和查找，（可以通过维护特殊的变量解决特定的题目，以下例题中有讲）存储： 从根节点开始idx==0；根节点不存储数据，利用
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2024-10-08 11:14:27
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降维概念降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组 “不相关” 主变量的过程维数维数：嵌套的层数0维 标量1维 向量2维 矩阵3维…n维特征选择定义数据中包含 冗余 或者 相关变量(或称为 特征、属性、指标等)，旨在从原有特征中找出主要特征方法Filter(过滤式) Embeded(嵌入式)Filter(过滤式)主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联方差选择法：低方差特
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2024-09-24 21:33:05
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出处论文：Deep Residual Learning for Image Recognition作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunImageNet Top5错误率： 3.57%主要思想主要体现在 Residual(残差)，从名字就可以看出，不学绝对值，而学差值。不去学绝对的完全重构映射，只学映射后相对于原来的偏差，即和iden
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2024-09-18 14:53:46
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论文重新审视了ResNet的结构、训练方法以及缩放策略，提出了性能全面超越EfficientNet的ResNet-RS系列。从实验效果来看性能提升挺高的，值得参考 论文: Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07579论文代码：https://gi
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2024-05-14 15:04:44
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1、输入子系统宏观介绍1.1、层次结构(1)输入子系统分为三层，分别是事件处理层、核心层、设备驱动层； (2)鼠标移动、键盘按键按下等输入事件都需要通过设备驱动层→核心层→事件处理层→用户空间，层层上报，直到应用程序; (3)事件处理层和核心层是内核维护人员提供的，我们作为嵌入式开发工程师是不需要修改，只需要理解和学会使用相关接；我们只需要根据核心层提供的接口和硬件特性，去编写设备驱动层；1.2、
RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式：\[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w_{hh'} \right )\]\[MLP : \ \d
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2024-07-16 12:58:12
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【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 一、CNN卷积神经网络的经典网络综述【相关论文】 感谢博主的总结，链接为 下面列出的论文都是我学习CNN过程中精读过的论文，也是我认为学习CNN必读的论文，论文的顺序基
ELECTRA 与现有的生成式的语言表示学习方法相比，判别式的预训练任务具有更高的计算效率和参数效率。计算效率：训练判别器分辨每一个 token 是否被替换，而不是 MLM 那样训练网络作为生成器预测被损坏的 15% token 的原始 token，从而使模型从所有的输入 token 中学习而不是 MLM 中那样仅从 masked 的部分 token 学习。此外，生成器与判别器共享tok
我的实现：import torchfrom torch import nn#因为ResNet34包含重复的单元，故用ResidualBlock类来简化代码class ResidualBlock(nn.Module): d
原创
2022-08-30 10:01:11
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今天可以说真的是充满迷惑的一天，整个人都沉浸在一种“这是啥”“我是谁”的状态里。迫使我不得不还没下班就来总结自己的学习，要不然怕是会一直浑噩地浪费掉这一天。1. 语音分离目标1.1 主要目标语音分离有许多重要的应用, 总结起来主要有 两个方面：以人耳作为目标受体, 提高人耳对带噪语音的可懂度和感知质量, 比如应用于语音通讯；以机器作为目标受体, 提高机器对带噪语音的识别准确率, 例如应用于语音识别
部署一.部署前端1.1 安装Nginx和node.js三级目录二.部署后端2.1 连接mysql一.部署前端1.1 安装Nginx和node.js先用xshell连到远程服务器上 新建会话，输入远程地址 点击登录提示符，输入用户名密码 点确定后还会有弹窗点击接受，再次输入用户名和密码连接成功了。 切换目录cd /usr/local下载node.jswget http://nodejs.org/di
看完了faster R-CNN，我以为这个算法速度就到达了极限了，但是凯明大佬的团队又很快的改进了这种方法，虽然没有之前的提升那么多，但是总体上还可以，比faster R-CNN快了2.5-20倍，大约每张0.17s。让我们一起来看看大佬是如何思考的，其实这种思路我们之前说过，就是共享卷积层，但是前面已经共享了很多了，作者就开始思考：RoI后面的全连接部分能不能变成卷积层然后放到Ro
首先回顾ResNetv1， 这里把第一版本的ResNet叫做原始版本，原始版本中的网络结构由大量残差单元（“Residual Units”）组成，原文中的残差单元有两种(见图1)，一种是building block，一种是“bottleneck” building block，本文中以building block为例。图1.原版本ResNet中提到的两种残差单元。左边是building block
文章目录前言1. 配置环境1.1. 导入所需的库1.2. 下载数据集1.2.1. 准备训练集和验证集1.2.2. 准备测试集1.2.3. 下载数据集2. 搭建神经网络2.1. 神经网络的结构2.2. ResNet2.2.1. BasicBlock2.2.2. Bottleneck2.2.3. ResNet2.2.4. 多种网络架构3. 训练模型3.1. 实例化模型并设置优化器3.2. 定义计算准
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2024-04-22 20:33:17
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